深度学習の一般的なフレームワークを含むDocker環境

関連するコードはすべてGithubにあります.私のGithubを参照してください.https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes どうぞご注目ください~~~
All in one docker
各深度学習コンポーネントを個別にインストールしたくない場合、インストール中の依存競合などの問題に飽きない場合は、Dockerを使用して深度学習作業環境を構築することをお勧めします.以下は、All in one docker環境を参照してください.ほとんどすべての流行の深い学習フレームワークが含まれており、CPUバージョンとGPUバージョンがあり、仮想マシンとは異なり、Dockerはほとんど性能損失がないので、安心して使用することができます.GPUバージョンのDockerはLinuxシステム上でしか実行できないことに注意してください.
含まれるフレームワークとシステム依存性

Ubuntu 14.04

CUDA 7.5 (GPU version only)

cuDNN v4 (GPU version only)

Tensorflow

Caffe

Theano

Keras

Lasagne

Torch (includes nn, cutorch, cunn and cuDNN bindings)

iPython/Jupyter Notebook (including iTorch kernel)

Numpy, SciPy, Pandas, Scikit Learn, Matplotlib

A few common libraries used for deep learning

build
CPU version

docker pull floydhub/dl-docker:cpu

RUN
CPU Version

docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v /sharedfolder:/root/sharedfolder floydhub/dl-docker:cpu bash

GPU Version

nvidia-docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v /sharedfolder:/root/sharedfolder floydhub/dl-docker:gpu bash